Antes de mais, é necessário definir o que é HR Analytics e o que é People Analytics.
De acordo com Marcelo Santos, HR Data Analyst, People Analytics é onde o RH conhece os dados. É o processo de recolher e analisar dados relacionados com a força de trabalho de uma organização, de forma a ajudar na tomada de decisões, tanto a nível interno como dos stakeholders e dos colegas.
O HR Analytics também vem como uma mudança de paradigma. É um dos pilares que ajuda o RH a ter uma função um bocado menos reativa e mais estratégica nas empresas. Marcelo Santos dá o exemplo de como é que era uma abordagem reativa no passado quando alguém se despedia.
“A pessoa despede-se e o Human Resources Business Partner (HRBP) ou o HR General faz uma pequena entrevista e aponta dados que não servem para nada e não vão ser utilizados”, expõe.
Contudo, com o HR Analytics é possível criar frameworks e análise de sentimentos que vão ajudar os RH a perceber, tendo em conta o feedback do colaborador, quais as áreas a melhorar.
Na opinião do HR Data Analyst, as empresas veem o turnover como um bicho de sete cabeças, mas que não devia ser assim.
“As empresas podem estar a querer inovar, podem estar a querer mudar o paradigma e podem utilizar o seu turnover para isso: para trazer pessoas novas, para fazer novos insights e novas formas de ver as coisas. Vai tudo depender qual é que a maturidade da empresa e qual é que é o objetivo que a empresa tem no seu futuro”, defende.
Com base nisso, Marcelo Santos enfatiza que o HR Analytics veio como uma abordagem estratégica. Nesse sentido, quando o colaborador se despede, a empresa vai usar os seus dados para de algum modo conseguir prever o futuro e tomar decisões que, proativamente, irá colmatar e impedir que acontecimentos que levaram aquele colaborador a se despedir volte a se repetir.
Para Marcelo Santos, é perfeitamente possível falar do Employee Lifecycle quando o assunto é People Analytics. Defende que se o Employee Lifecycle não for usado para guiar a análise é o mesmo do que “andar num barco à deriva”.
“Não considerar o Employee Lifecycle como base, isto pode levar a uma abordagem fragmentada das nossa análises, uma abordagem uniforme, não holística e que não está a abranger toda a realidade da nossa organização”, enfatiza.
Employee Lifecycle
Marcelo divide o Employee Lifecycle em três áreas: Planning and Aquisition, Offboarding e Development & People Experience. Se surgir a dúvida por onde deve começar a análise, o HR Data Analyst explica que vai sempre depender da maturidade dos sistemas de informação que houver na organização.
Relativamente às métricas de aquisition, esta pode se dividir em dois fatores: fatores de eficiência e de eficácia. Quando se fala em eficiência refere-se à capacidade das pessoas realizarem uma tarefa e de atingirem os objetivos. Ou seja, estamos a falar de tempo quanto tempo levam a tal. Já quando se trata de eficácia, esta é uma avaliação daquilo que foi a nossa eficiência.
Por sua vez, o Planning tem a ver com tudo aquilo que nos ajuda a ver custos. Ainda no ponto Planning and Aquisition, encontra-se também o Onboarding onde as suas métricas são feitas à base de questionários.
Passando para a área de Development & People Experience, surge o primeiro ponto: Learning. Este é dividido em 3 tipos de Analytics.
Começando pelo Learning Analytics, este concentra-se numa análise dos dados relacionados com o desempenho que a pessoa teve nos cursos. Ou seja, vai ser analisado a taxa de conclusão, o tempo que a pessoa levou a concluir esse curso e a avaliação que a pessoa teve no final do curso.
Relativamente ao Learning Experience Analytics, esta métrica foca-se na experiência do colaborador. Marcelo Santos explica que é um segundo nível de análise em analytics em que pode-se não fazer um teste, mas faz sentido serem feitas duas ou três perguntas. Não é necessário que seja nada muito extenso. Bastam perguntas para saber o que as pessoas acharam sobre o curso que fizeram e se o curso foi útil. Marcelo Santos aconselha que a partir desses insights faz-se alguns dashboards em Power BI, ou Qlik Sense, ou até mesmo em excel.
Por último, o Learning Program Analytics que é conhecido como a avaliação da formação.
Ainda dentro da área de Development & People Experience, é muito interessante quando as métricas são complementadas com dados da demografia empresarial. Estas métricas vão dizer muito sobre a satisfação dos nossos colaboradores e sobre algumas tendências que podem ser úteis, dentro das nossas empresas.
“Por exemplo, se tivermos muitas mulheres a saírem e não muitos homens isso quer dizer alguma coisa. Se tivermos muitas pessoas de uma certa etnia a sair e outras não, pode também querer dizer alguma coisa. Se temos muitas pessoas mais velhas a sair e os mais novos ficam, idem”, exemplifica Marcelo Santos.
Relativamente ao Offboarding, quando as pessoas saem o RH deve tentar perceber qual é a razão da saída. E isso faz-se através das Exit Interview.
“Pode-se fazer um questionário de saída, mas o que acho belo nas pessoas é que as pessoas são humanas, as pessoas sentem. E aí é que vem a análise de sentimento para mim. Especialmente nisto. Ou seja, nós vemos, e eu acho que a academia faz isto excelentemente, quando não têm a capacidade para fazer isto através da Inteligência Artificial. O que elas fazem é adaptar as pessoas que estão a fazer as entrevistas com o codebook que tem certas instruções”, refere Marcelo Santos.
Quer isto dizer que, ao longo de uma entrevista, cada vez que o candidato referir na entrevista certas expressões que estejam presentes no codebook da empresa, vai-se colocando sinaléticas, como +1 ou +2, para se saber quantas vezes é que o candidato referiu cada uma.
O HR Data Analyst explica que esta é a melhor opção ao invés de o candidato estar a fazer apontamentos e não estar a tomar atenção ao candidato, “porque estamos a escrever o que ele diz num papel que depois vai desaparecer”.
“Eu penso que é isso, é analisarmos quantitativamente dados quantitativos. Temos de trazer isto para as empresas. Quando pensamos em HR Analytics, isso é uma coisa que eu queria evidenciar aqui, pensamos em números, em fórmulas, em coisas técnicas. “Dados qualitativos também são importantes para pessoas como nós, os HR Analytics. Devemos ter em atenção quando estamos a analisar aquilo que se passa na empresa para termos uma visão mais holística daquilo que se passa“, manifesta Marcelo Santos.
Outro ponto defendido por Marcelo Santos, é que existem 3 fatores/critérios que têm de se ter em mente, pois vão ajudar muito: accurate, actionable e accessible. O que explica é que os nossos dados têm de ser accurate, pois “a fiabilidade e precisão dos dados utilizados em HR Analytics refletem o verdadeiro estado da nação da organização”.
Além disso, espera-se que os dados também sejam actionable. Ou seja, podemos fazer todas as métricas, mas se estas não estiverem relacionadas entre si e não tiverem nenhum objetivo quando são feitos os reports, nada vai ser feito. Nesse sentido, as análises e as métricas não devem apenas fornecer informações. Estas também devem sugerir passos concretos ou intervenções que podem ser tomadas para lidar com desafios de recursos humanos, melhorar processos e aumentar o desempenho geral.
Por fim, o accessible, os dados têm de ser acessíveis para as pessoas quando quiserem, e de forma a garantir que aqueles que precisem dessa informação possam facilmente obtê-la e compreendê-la.
Para concluir, Marcelo Santos expôs que estamos a caminhar para tudo aquilo que é Inteligência Artificial. Todavia, todos os insights que tenhamos também temos de distinguir quem é que nos está a dar esses insights. “O RH toma a decisão se quer utilizar aqueles dados e como utilizá-los. Não é por estarmos a passar por uma transformação digital baseada em AI que a AI tem de guiar. Nós continuamos a tomar as decisões com aquele dados, não podemos deixar que seja o AI a tomá-las pelos RH. Nós guiamos, a AI está agora a tornar-se o principal GPS para a tomada de decisão”, conclui.
